Macro-micro-macro y modelos estadísticos para redes
Para llevar a cabo el trabajo empírico sobre temas macro-micro-macro, es indispensable tener modelos estadísticos que reflejen de manera plausible la estructura de los datos y las relaciones teóricas en la base de tales cuestiones. Una familia básica de modelos para los efectos macro-micro es of...
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| Autor principal: | |
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| Formato: | article |
| Lenguaje: | ES PT |
| Publicado: |
Universitat Autònoma de Barcelona
2002
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://doaj.org/article/6a5d67b13d0840278e0f8b7abd1db372 |
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| Sumario: | Para llevar a cabo el trabajo empírico sobre temas macro-micro-macro, es indispensable tener modelos estadísticos que reflejen de manera plausible la estructura de los datos y las relaciones teóricas en la base de tales cuestiones. Una familia básica de modelos para los efectos macro-micro es ofrecida por el análisis multinivel. Una manera importante de estudiar las transiciones micro-macro es mediante simulación.
Los modelos sobre redes proponen otra perspectiva, particularmente apropiada, a los temas macro-micro-macro. Los modelos de redes representan, de manera más sutil que los modelos multinivel, que lo que puede ser observado a nivel macro es el resultado de fenómenos a nivel micro, mientras que estos fenómenos están condicionados por el nivel macro. El uso de modelos estadísticos apropiados para redes, con atención suficiente al ajuste del modelo, puede conducir a progresos importantes en nuestra comprensión de las cuestiones macro-micro-macro. Sin embargo, esto es más una promesa de cara al futuro que un logro del pasado. Una razón de importancia mayor de las limitaciones en el estado actual del arte es que las cuestiones de retroalimentación (feedback) que son esenciales en cómo operan las redes, son extremadamente difíciles de expresar en modelos estadísticos de forma operativa y plausible.
En los modelos para una única observación (en un momento dado) de una red social, la dimensión temporal de la retroalimentación es aplastada, lo que conduce a dificultades graves tanto de cara a la interpretación como al modelado matemático. A pesar de que modelar observaciones en un momento dado de las redes sociales es todavía necesario y útil, es posible ganar en comprensión a partir de observaciones repetidas de redes sociales (en varios momentos diferentes). Si tal modelo dinámico incluyese, no sólo las relaciones entre actores, pero también los atributos cambiantes de los actores (por ejemplo, las actitudes, comportamientos, resultados) y las pautas englobantes de los contextos sociales en que las redes se encuentran inmersas, capturaría una gran parte de lo que consideramos como procesos macro-micro-macro. Tal modelo integrado no existe todavía, pero se están llevando a cabo avances hacia la construcción de este tipo de modelo. |
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